Определение соответствия результатов освоения обучающимися образовательной программы требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования
Перечень вопросов
Раздел 1: «Информатика»
1. Информатика как наука: определение, объект, предмет, методы, предметные области. Понятие «информация». Виды и свойства информации. Понятие «энтропия». Свойства энтропии.
2. Измерение количества информации. Подходы к измерению количества информации. Единицы измерения количества информации.
3. Кодирование информации. Системы счисления. Арифметические операции в системах счисления. Равномерное двоичное кодирование.
4. Основы оптимального кодирования информации. Неравномерное двоичное кодирование. Коды Шеннона-Фано и Хаффмана.
5. Представление текстовой и числовой информации в памяти компьютера. Расчет объема текстовых файлов. Информационные технологии обработки текстовой информации. Гипертекст и гипермедиа. Языки гипертекстовой разметки.
6. Представление графической и звуковой информации в памяти компьютера. Расчет объемов графических и звуковых файлов.
7. Основы математической логики: понятие «высказывание», логические операции, законы логики. СДНФ И СНКФ.
8. Основные понятия моделирования. Типовые задачи моделирования. Особенности компьютерного моделирования. Примеры моделей с обратной связью. Общая схема построения модели. Классификация моделей.
9. Каналы связи, их классификация и особенности. Компьютерные сети. Топология компьютерных сетей. Технология сети Wi-Fi. Основные сетевые сервисы (служба имен, передача файлов, почта). Облачные технологии.
10. Программное обеспечение. Классификация программного обеспечения. Системное программное обеспечение. Драйверы. Архиваторы.
11. Вредоносные программы. Классификация вредоносных программ. Антивирусные программы: назначение, основные функциональные модули и принципы работы.
12. Операционные системы. Классификация операционных систем. Функциональные компоненты операционных систем. Файловые системы.
13. Понятие об архитектуре компьютера. Подходы к построению и классификации архитектуры компьютера. Особенности современной архитектуры компьютера.
14. Внутренняя память: виды, основные характеристики, принципы работы. Логические схемы триггеров и регистров. Внешняя память: виды, основные характеристики, принципы работы.
15. Алгоритмы: основные понятия, свойства, способы записи. Основные алгоритмические структуры. Процедурное программирование. Фактические и формальные параметры. Рекурсия.
16. Языки программирования и их классификация. Области применения.
17. Объектно-ориентированное программирование: основные понятия и принципы, этапы разработки программы.
18. Искусственный интеллект: определение, подходы к созданию, современные направления исследований.
19. Нейронные сети: проектирование и обучение, возможности и области применения.
20. Данные и знания, модели представления знаний. Экспертные системы.
Раздел 2: «Базы данных и образовательная аналитика»
1. Реляционные и нереляционные базы данных, их различия и сферы применения.
2. Этапы подготовки данных к анализу и автоматизация этих этапов с помощью SQL.
3. Классические и нейросетевые методы классификации образовательных данных.
4. Основы машинного обучения. Регрессия, классификация и кластеризация. Этапы ML-проекта. Обучение без учителя, метод k-средних. Обучение с учителем, линейная регрессия, логистическая регрессия.
5. Особенности архитектуры больших данных и использование NoSQL-систем для обработки данных в реальном времени.
6. Количественный и качественный анализ данных, их различия и методы интеграции.
7. Этапы создания системы инженерии данных и принципы обеспечения конфиденциальности и этичности работы с персональными данными.
8. Основы проектирования реляционных баз данных, нормализация и денормализация таблиц.
9. Сложные запросы SQL: соединения, подзапросы, агрегатные функции и группировка данных.
10. Методы оценки качества моделей машинного обучения: точность, полнота, F1-мера, ROC-AUC.
11. Переобучение и недообучение в машинном обучении, методы борьбы с ними (валидация на нескольких наборах, регуляризация).
12. Алгоритмы классификации в машинном обучении: деревья решений, случайный лес, логистическая регрессия.
13. Алгоритмы кластеризации: K-средних, DBSCAN, иерархическая кластеризация и их применение.
14. Визуализация временных рядов: типы графиков и принципы отображения динамических данных.
15. Инфраструктура больших данных: Hadoop, Spark, Kafka и их роль в обработке данных.
1) Горелов, Николай Афанасьевич. Методология научных исследований [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / Н. А. Горелов, Д. В. Круглов, О. Н. Кораблева. – Москва : Юрайт, 2026. – (Высшее образование). – Добавлено: 23.06.2026. – Проверено: 25.09.2026. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-16519-7. - URL: https://urait.ru/bcode/583345.
2) Дрещинский, Владимир Александрович. Методология научных исследований [Электронный ресурс] : учеб. для вузов / В. А. Дрещинский. – Москва : Юрайт, 2025. – (Высшее образование). – Добавлено: 21.03.2026. – Проверено: 25.09.2026. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-16977-5. - URL: https://urait.ru/bcode/563082.
3) Боуш, Галина Дмитриевна. Методология научных исследований (в курсовых и выпускных квалификационных работах) [Электронный ресурс] : учебник / Г. Д. Боуш, В. И. Разумов. – Москва : Инфра-М, 2026. – (Высшее образование). – Добавлено: 22.06.2026. – Проверено: 25.09.2026. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. – DOI 10.12737/textbook_5c4efe94f12440.58691332. – ISBN 978-5-16-022018-5. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=479759.
4) Кузнецов, Игорь Николаевич. Основы научных исследований [Электронный ресурс] : учеб. пособие для бакалавров / И. Н. Кузнецов. – Москва : Дашков и К, 2025. – (Учебные издания для бакалавров). – Добавлено: 23.06.2026. – Проверено: 25.09.2026. – Режим доступа: ЭБС Университетская библиотека ONLINE по паролю. – ISBN 978-5-394-05255-2. - URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=730906.
5) Байбородова, Людмила Васильевна. Методология и методы научного исследования [Электронный ресурс] : учеб. для вузов / Л. В. Байбородова, А. П. Чернявская. – Москва : Юрайт, 2025. – (Высшее образование). – Добавлено: 16.04.2026. – Проверено: 25.09.2026. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-06257-1. - URL: https://urait.ru/bcode/562034.
6) Космин, Владимир Витальевич. Основы научных исследований (Общий курс) [Электронный ресурс] : учеб. пособие / В. В. Космин. – Москва : РИОР : ИНФРА-М, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 22.05.2025. – Проверено: 25.09.2026. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. – DOI: https://doi.org/10.29039/01901–6. – ISBN 978-5-369-01901-6. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=456048.